Вопрос или проблема
Мне было интересно, как найти, какие kargs и args являются допустимыми для данной функции? Например, в pandas есть функция cummin DataFrame.cummin(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs); как узнать, какие *args принимает эта функция? Где найти документацию?
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.cummin.html . Эта ссылка объясняет про axis и skipna, но не про args.
Спасибо,
Сэм
Согласно документации cummin:
*args, **kwargs
Дополнительные ключевые слова не оказывают эффекта, но могут быть приняты для совместимости с NumPy.
Функция не принимает никаких специфических аргументов, она просто принимает их, чтобы избежать ошибок.
Ответ или решение
Для того чтобы выяснить, какие аргументы (*args и **kwargs) принимает конкретная функция в библиотеке Pandas, а в данном случае функция DataFrame.cummin, необходимо учитывать методологический подход к работе с библиотеками Python, такими как Pandas. Многие из них интерсептируют параметры для совместимости с другими библиотеками, например, с NumPy. Давайте подробно рассмотри каждый аспект этого вопроса.
Теория
В мире программирования в Python часто встречается использование *args и **kwargs. *args обычно используется для передачи переменного количества позиционных аргументов функции, тогда как **kwargs позволяет передавать переменное количество именованных аргументов. Однако стоит понимать, что не все функции действительно используют эти аргументы для своей непосредственной работы.
Функция DataFrame.cummin из библиотеки Pandas как раз является примером того, что *args и **kwargs могут быть частью сигнатуры функции для соблюдения совместимости, но не используются для выполнения основной задачи функции — нахождения кумулятивного минимума по оси. В документации сказано, что дополнительные ключевые параметры не оказывают эффекта, но могут приниматься ради совместимости с NumPy. Это значит, что они не изменяют поведение функции, но предотвращают потенциальные ошибки, если кто-то все-таки попробует передать лишние параметры.
Пример
Рассмотрим практический пример. Допустим, у вас есть DataFrame с несколькими столбцами, и вы хотите найти кумулятивный минимум вдоль оси:
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
'A': [3, 1, 2, 3],
'B': [4, 2, 0, 3]
})
# Используем cummin
result = data.cummin(axis=0)
print(result)В этом коде cummin метод вычисляет cumulative minimum вертикально по каждому столбцу.
Теперь представьте, что вы по какой-то причине хотите попробовать передать через *args или **kwargs, например, аргумент example_arg. Поскольку функция его игнорирует, поведение не изменится, и это исключает вероятность вызова ошибок при некорректной передаче параметров.
result = data.cummin(axis=0, example_arg=True)
# example_arg будет проигнорирован, но эта строка не вызовет ошибкуПрименение
В реальных проектах такая практика может быть полезна тогда, когда вы создаете обертки вокруг Pandas функций или работаете в кодовой базе, где используется многостадийная обработка с передачей переменного количества параметров. Знание, что конкретные методы безопасно игнорируют ненужные параметры, может избавить от излишнего контроля на уровне вызовов.
Чтобы эффективно работать с Pandas и другими библиотеками, необходимо не только знать особенности их API, но и уметь читать документацию. Документация Pandas доступна на их официальном сайте и обычно снабжена примерами и подробным объяснением параметров. Если в документации конкретного метода нечего не сказано о *args или **kwargs, это зачастую значит, что они никак не используются.
В заключение, когда вы сталкиваетесь с функцией, где используются *args и **kwargs, но вы не уверены, как их использовать, первым шагом будет обращение к документации. Если пояснений там нет, возможно, что эти параметры поддерживают функциональную совместимость с иными библиотеками и не оказывают эффекта на основной функционал.